具体描述
《Visual Basic基础教程》内容简介：Visual Basic 6.0中文版是Microsoft公司最新推出的可视化开发工具。本教材主要介绍使用Visual Basic进行可视化程序设计的基本方法，其内容涉及Visual Basic程序设计的基本概念， 如工程、窗体、控件、事件、方法和模块的介绍，工程管理器的使用方法，Visual Basic基本程序结构等。《Visual Basic基础教程》共分七章，采用图文并茂的方式以通俗、简明的语言由浅入深地讲解如何使用Visual Basic开发工具开发Windows应用程序。
《Visual Basic基础教程》可作为中等专业学校教材，也可供Visual Basic初学者快速入门和中级用户使用。
图书名称：《数据结构与算法实战指南》 面向对象： 本书主要面向有一定编程基础，希望深入理解和掌握数据结构与算法核心原理，并通过实际项目提升算法设计与实现能力的计算机科学专业学生、软件工程师以及算法爱好者。 书籍定位： 本书旨在成为一本理论深度与工程实践紧密结合的算法宝典。它不仅仅罗列各种数据结构和算法的定义，更侧重于讲解其背后的设计哲学、性能分析，以及在真实软件开发场景中的应用策略。 --- 第一部分：基础构建——数据结构的深度剖析 本部分从最基础但至关重要的概念入手，为后续高级算法的学习奠定坚实的理论基础。我们拒绝泛泛而谈，而是深入到每种结构的内存布局、操作复杂度及其权衡。 第一章：线性结构的精细化管理 数组的极限与优化： 不仅介绍静态数组，更深入探讨动态数组（如可变大小数组）的扩容机制、内存碎片问题及缓存局部性对性能的决定性影响。我们将分析如何利用指针运算或索引技巧来高效访问大型数组。 链表的全景图： 详细对比单向、双向、循环链表的适用场景。重点剖析在并发环境（如读写锁的引入）下，如何安全地操作链表结构。 栈与队列的抽象与实现： 探讨如何使用数组或链表实现栈和队列，并引入更复杂的变体，如双端队列（Deque）和优先队列（Priority Queue）的底层实现（基于堆）。分析函数调用栈的工作原理及其在递归中的重要性。 第二章：非线性结构的层次探索 树（Tree）的生态系统： 全面覆盖二叉树、平衡二叉搜索树（AVL树和红黑树）。本书将花费大量篇幅，详细推导红黑树的自平衡操作（旋转与颜色翻转），确保读者能够从零开始实现一个高效的自平衡树结构。 堆（Heap）的构建与应用： 讲解最大堆与最小堆的构建过程（Floyd's Heapify 算法）。重点阐述堆在实现优先队列、Top K 问题和堆排序中的核心作用。 图（Graph）的建模与遍历： 图结构是算法世界的基石。本书详细讲解邻接矩阵与邻接表两种主要的存储方式，分析它们在特定场景下的空间和时间复杂度差异。深入探讨深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的迭代与递归实现，并展示它们在连通性检测、拓扑排序中的应用。 --- 第二部分：算法核心——设计范式与效率提升 本部分聚焦于解决问题的通用策略和方法论，从根本上提升读者的算法设计能力，而非仅依赖于记忆已有的解法。 第三章：搜索与排序的性能优化 高效排序算法的精讲： 深入分析快速排序（QuickSort）的枢轴选择策略（如三数取中法）对最坏情况的规避，以及归并排序（MergeSort）的稳定性保证。最后，结合实际应用场景，对比这些通用排序算法与针对特定数据集的排序（如计数排序、基数排序）的性能边界。 搜索策略的演进： 除了二分查找的精确实现外，我们还将探讨插值查找和斐波那契查找，分析它们在数据分布不均情况下的加速潜力。 第四章：动态规划（DP）的思维框架 动态规划是算法设计中难度较高的部分。本书采用“自底向上”的思维引导，而非直接抛出状态转移方程。 核心概念的拆解： 详细解释最优子结构、重叠子问题这两个 DP 的两大支柱。 经典问题的深度解析： 覆盖背包问题（0/1 背包、完全背包）、最长公共子序列（LCS）、矩阵链乘法等，并辅以大量的二维或多维表格推导过程，直观展示状态的演变。 空间优化技术： 针对线性 DP 问题（如斐波那契数列、最大子数组和），展示如何通过滚动数组等技术将空间复杂度从 $O(N)$ 降至 $O(1)$。 第五章：贪心算法与分治策略 贪心选择的证明： 强调贪心算法的关键在于证明其“局部最优解能导向全局最优解”。通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例，教授如何构建正确的贪心标准。 分治法的实践： 深入探讨主定理在分析分治算法（如归并排序、Strassen 矩阵乘法）时间复杂度中的应用。 --- 第三部分：高级主题与工程应用 本部分将理论与前沿技术相结合，探讨在复杂系统中提升性能的关键算法。 第六章：图算法的工程化实践 最短路径的求解： 全面覆盖 Dijkstra 算法（处理非负权边）的实现细节、Bellman-Ford 算法（处理负权边）及其判断负环的机制。 最小生成树（MST）： 详细对比 Kruskal 算法（基于并查集）和 Prim 算法（基于优先队列）的适用场景和时间性能差异。 流网络基础： 介绍最大流最小割定理及其 Ford-Fulkerson 算法的迭代过程，为网络优化问题打下基础。 第七章：字符串匹配与散列技术 高效字符串搜索： 深入讲解 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法和 Boyer-Moore 算法的预处理步骤（如 KMP 的失配函数构建），分析它们如何避免回溯，实现线性时间搜索。 散列表（Hash Table）的机制： 详述散列函数的设计原则，以及开放寻址法和链地址法在冲突解决中的具体策略。重点分析如何选择合适的装载因子以维持平均 $O(1)$ 的查找性能。 第八章：高级数据结构与算法在现代计算中的角色 并查集（Union-Find）： 讲解其路径压缩和按秩合并的优化技术，并展示其在 Kruskal 算法和动态连通性问题中的高效应用。 缓存友好的算法设计： 讨论算法如何利用 CPU 缓存（L1/L2/L3）的局部性原理进行优化，例如如何优化矩阵乘法中的分块策略，以减少主存访问延迟。 近似算法与启发式搜索： 鉴于 NP-Hard 问题的现实困境，本书将介绍如模拟退火、遗传算法等启发式方法，用于在可接受的时间内找到高质量的近似解，适用于旅行商问题（TSP）等场景。 --- 附录：复杂度分析与性能度量 详细解释大 O、大 $Omega$、大 $Theta$ 符号的精确含义，并提供一套标准的性能测试框架和工具链，指导读者如何科学地验证算法的实际性能。 本书特色： 1. 代码实现优先： 每一项算法和数据结构都配有清晰、结构化的伪代码和对应的 C++/Java 示例代码，强调工程实现细节。 2. 复杂度推导： 所有核心算法的时间和空间复杂度分析均提供详细的推导过程，而非仅仅给出结论。 3. 反模式警示： 专门章节分析常见算法误区和性能陷阱，帮助读者避免“看似正确实则低效”的实现。
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